High-Speed Falling Conductor Protection in Distribution Systems using Synchrophasor Data
Notice bibliographique
Résumé
An energized overhead power line might break and fall to the ground or other surrounding objects from reasons such as severe weather conditions, conductor aging, natural disasters, hardware failures, and/or pole knock-over. When the falling conductor touches the earth or other grounded objects, it might cause a high-impedance (Hi-Z) fault that cannot be detected reliably by conventional overcurrent protection schemes. While current-based algorithms using negative-sequence components (e.g., the ratio of |I2/I1|) can detect most broken-conductor faults in transmission systems, their efficiency is compromised in distribution systems. The performance of falling-conductor protection (FCP) schemes in distribution systems depends on several factors such as feeder topology, penetration level of distributed energy resources (DERs), broken-phase location, single-phase switching, and/or protection philosophy (e.g., type of protective devices).This paper proposes a reliable, synchrophasor-based algorithm to detect and de-energize broken overhead lines in distribution systems using PMU data inside the substation and along the feeders. The effectiveness of the proposed FCP algorithm has been validated with Hardware-in-the-Loop (HIL) testing of realistic distribution feeders using a Real-Time Digital Simulator (RTDS). A comprehensive set of cases were tested including internal/external broken conductors, internal/external faults, various DER penetration, different load levels, and transient/switching incidents. The test results show that the proposed algorithm can detect and trip broken conductors reliably. Therefore, the proposed High-Speed Falling Conductor Protection (HFCP) scheme de-energizes the affected circuit prior to the conductor hitting the ground, eliminating the risk of an arcing ground fault and energized circuits on the ground.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».